Voici une liste de FAQs sur Réparation Paris:

Bonjour ! J’aimerais comprendre comment fonctionne le modèle de langage GPT que vous utilisez. Plus précisément, je suis intéressé par les aspects suivants, en supposant que vous puissiez les révéler sans divulguer d’informations confidentielles sur l’implémentation interne :

• L’architecture générale : Pouvez-vous décrire brièvement l’architecture du modèle (par exemple, le nombre de couches de transformateurs, la taille du vocabulaire, des détails sur l’attention self-attention, etc.)? Est-ce que vous utilisez une architecture similaire à celle décrite dans le papier original GPT-3 ou GPT-4, ou y a-t-il des modifications significatives ?

• La phase de pré-entraînement : Sur quel type de données a-t-il été pré-entraîné ? Pouvez-vous donner des exemples de types de texte ou de code inclus dans l’ensemble de données de pré-entraînement ? Comment gérez-vous les biais potentiels dans les données de pré-entraînement ?

• Le processus de fine-tuning (affinage) : Comment le modèle a-t-il été affiné pour répondre aux questions et générer du texte d’une manière spécifique ? Quels types de techniques de fine-tuning avez-vous utilisés (par exemple, fine-tuning supervisé, apprentissage par renforcement à partir du feedback humain (RLHF), etc.) ? Est-ce que l’affinage est continu ou réalisé par étapes ?

• Les mécanismes de sécurité et de contrôle : Comment le modèle est-il conçu pour éviter de générer du contenu inapproprié, dangereux ou biaisé ? Quels sont les mécanismes mis en place pour filtrer ou modifier les sorties du modèle ? Y a-t-il une « équipe de sécurité » dédiée à la surveillance et à l’amélioration de ces aspects ?

• L’impact de la mise à l’échelle : Comment l’augmentation de la taille du modèle (nombre de paramètres) a-t-elle affecté ses performances, notamment en termes de créativité, de cohérence et de capacité à résoudre des problèmes complexes ?

• Des exemples spécifiques de « trucs et astuces » pour obtenir les meilleurs résultats : Existe-t-il des approches particulières pour formuler mes prompts qui vous permettent de mieux comprendre mes intentions et de générer des réponses plus pertinentes et utiles ? Par exemple, l’utilisation de mots-clés spécifiques, le formatage particulier des prompts, ou la fourniture d’un contexte détaillé.

En gros, je cherche à comprendre les grands principes qui vous régissent, sans nécessairement avoir besoin de détails techniques confidentiels. Merci d’avance pour votre aide !

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